Excelからはじめるビッグデータ分析
- 著作者名：針原 森夫
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- 書籍：3,300円
- 電子版：3,300円
- A5判：224ページ
- ISBN：978-4-8399-6411-5
- 発売日：2018年02月16日
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内容紹介
実践で学ぶ、ビッグデータ活用の基本から分析方法まで
本書は企業のマーケティング担当の方やデータ分析担当の方向けに、ビッグデータ活用の基本から分析方法までを解説したものです。
ビッグデータとは「ある目的を達成するために必要な情報が含まれるデータ」といえますが、集められた大量のデータから必要な情報を見つけ出し、解析し、有益な結果を得るには、データ分析に関する考え方と具体的な手法を知ることが肝要です。
Chapter1「ビッグデータとは」ではビッグデータの歴史と今後の方向性を概説します。具体的な活用事例や、今後活用していくためにどのようなスキルや人材が求められるのかも説明しています。
Chapter2「分析方法」では、実際にデータ分析をしていくにあたり必要な基本の方法を解説しています。問題解決のためのPPDACサイクルについて説明したあと、分析前準備としてのデータチェックとデータクレンジング、分析方法として単純集計やクロス集計を解説します。Microsoft Excelのピボットテーブル機能を活用します。
Chapter3「ビッグデータの分析」では、Chapter2で解説した分析方法の応用として、大量のデータをExcelを用いて分析する手法を解説します。Excelの機能を使って具体的に手順を説明していきます。
Chapter4「アソシエーション分析」では、関連性を分析するアソシエーション分析（バスケット分析）を、POSデータを用いて説明していきます。最初に「アソシエーション分析」の内容を理解した後、Excelの機能でどこまで分析できるか解説します。そしてさらに分析を深掘りしていくのに有用なツール「Adam-WebOLAP plus Report」（ゼッタテクノロジー株式会社）を用いた応用例も解説します。
データをどのように処理すれば有益な情報、自分の業務に使える解析ができるのか、そのような現場の悩みに答える1冊です。
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備考
針原 森夫（はりはら もりお）
株式会社ＨＫＭコンサルタント 取締役。
1953年生まれ、北海道大学工学部 大学院卒（情報工学）。
日本電気株式会社（ＮＥＣ）入社後、中央官庁を中心とした官庁マーケットに対し、大型ネットワーク・コンピュータシステムや業務アプリケーションの受託開発事業を展開。2012年からはＮＥＣ通信システムにて組込みシステム事業を展開。2012年にＨＫＭコンサルタントを設立し、企業研修を主体に活動中。
1999年から2007年にかけて、保健医療福祉情報システム工業会（JAHIS）において福祉システム委員会を委員長として主催。介護保険に関してケアマネージャ・施設間の情報交換規約を工業会としてまとめた。
2007年から、東京医療保険大学で非常勤講師として、「情報リテラシー」および「情報科学」「情報セキュリティー」の講義を行っている。
目次
Chapter1 ビッグデータとは1-1 ビッグデータの流れ（歴史）
1-1-1 世界で初めての本格的ビッグデータ
1-1-2 コンピュータとビッグデータ
1-2 ビッグデータの今後
1-3 活用例
1-3-1 本田技研工業株式会社（HONDA）
1-3-2 株式会社カイエンシステム開発
1-4 データサイエンティストの必要性
Chapter2 分析方法
2-1 問題解決方法（PPDACサイクル）
2-1-1 PPDACサイクルとは
2-2 データ分析の前準備（データチェックとクレンジング等）
2-2-1 ピボットテーブルの操作方法
2-2-2 データチェックとクレンジングのポイント
2-3 データの分析（単純集計とカテゴライズ）
2-3-1 担当者別売上高
2-3-2 得意先別売上高
2-3-3 月別売上高
2-3-4 商品別売上高（カテゴリー化）
2-3-5 単純集計のポイント
2-4 クロス集計
2-4-1 担当者別・得意先別売上高
2-4-2 担当者別・商品別売上高
2-4-3 担当者別・売上年月別売上高
2-4-4 得意先別・商品別売上高
2-4-5 得意先別・月別売上高
2-4-6 商品別・月別売上高
2-4-7 クロス集計のポイント
Chapter3 ビッグデータの分析
3-1 目的の設定
3-2 データクレンジング
3-2-1 データのクレンジング
3-2-2 加工データの作成
3-3 確定データによる分析
3-3-1 売れ筋商品
3-3-2 販売価格
3-4 再カテゴリー化
3-4-1 会員データの抽出
3-4-2 会員基本情報
3-4-3 店舗別・会員情報
3-4-4 年齢別・商品別売上高
3-5 多重クロス集計
3-5-1 店舗別・年齢別・商品別売上高
3-5-2 月別（季節別）・店舗別の年齢別・商品別・売上
Chapter4 アソシエーション分析
4-1 アソシエーション分析とは
4-2 Excelでの分析
4-2-1 ピボットテーブルによるデータ変換（集計可能な表形式への変換）
4-2-2 併売数
4-2-3 バスケット分析
4-2-4 Excelでの実データ（お菓子のID-POSデータ）分析
4-3 Excelの限界
4-4 Adam-WebOLAP plus Report
4-4-1 特徴
4-4-2 使い方
4-5 Adam-WebOLAP plus Reportを使ったバスケット分析
4-5-1 分析方法
4-5-2 分析結果
